声纹识别demo环境的搭建

本文介绍了一种基于Python的语音识别系统搭建流程。通过克隆指定仓库并安装依赖包,可以实现语音样本的训练及识别功能。具体步骤包括:安装依赖、训练模型以及对不同说话人的音频文件进行推理。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

获取代码

git clone https://github.com/crouchred/speaker-recognition-py3
git clone https://github.com/jameslyons/python_speech_features

代码目录结构:

安装speaker-recognition-py3依赖

sudo pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装python_speech_features

进入目录python_speech_features/,执行命令

python setup.py develop

之后就可以愉快的进行训练与测试了

训练:

进入speaker-recognition-py3目录,创建两个音频文件夹zilong and mary,分贝拷贝一些WAV文件进去。

执行以下命令训练:

./speaker-recognition.py -t enroll -i "./zilong ./mary" -m model.out

推理

对zilong目录中的音频文件进行推理

./speaker-recognition.py -t predict -i "./mary/*.wav" -m model.out
./speaker-recognition.py -t predict -i "./zilong/*.wav" -m model.out

对mary 目录中的文件进行推理

交叉验证

将cembalo-10.wav和apert2.wav分别移进对方目录,再次执行命令

可以看到,即便将文件混淆,程序仍然能够高概率正确识别声音的主人。


结束

### 科大讯飞声纹识别 Java 示例代码下载 对于希望集成科大讯飞声纹识别功能的应用开发者来说,获取并理解官方提供的示例代码是非常重要的。这些资源可以帮助快速上手,并解决开发过程中遇到的具体问题。 #### 官方资源链接 可以直接访问科大讯飞开放平台来查找所需的API文档以及对应的Java SDK下载地址[^3]。该平台上不仅提供了详细的接口说明和技术支持,还包含了完整的Demo工程供参考学习。通过浏览网站上的“文档中心”,可以找到针对不同应用场景编写的指南和实例源码。 #### 关键类与方法介绍 在实现声纹验证的过程中,`SpeechRecognizer` 类扮演着核心角色之一。它负责启动录音设备采集音频流,并将其发送给远程服务器完成身份确认操作。与此同时,在本地监听回调事件也是必不可少的部分;例如 `onBufferReceived(byte[] buffer)` 方法会在每次接收到新的声音片段时被触发,允许应用程序处理原始字节数组形式的数据[^1]。 ```java // 创建一个实现了ISpeechListener接口的对象作为参数传递给mVerify.getPasswordList() SpeechListener mPwdListener = new SpeechListener() { @Override public void onEvent(int eventType, Bundle params) {} @Override public void onBufferReceived(byte[] buffer) { // 处理来自麦克风捕获到的声音数据(已转换成byte数组) } @Override public void onCompleted(SpeechError error) {} }; ``` 为了简化从短整型缓冲区(ShortBuffer)向字节序列(Byte Array)之间的转换工作,可采用以下方式: ```java public static byte[] shortToByte(short[] sData){ int size = sData.length; byte[] bytes = new byte[size * 2]; for (int i = 0; i < size; ++i){ bytes[i*2]= (byte)(sData[i]&0x00ff); bytes[(i*2)+1]=(byte)((sData[i]&0xff00)>>8); } return bytes; } ``` 此函数接收一个由`AudioRecord.read()`返回的short类型的样本值组成的列表,并按照低位在前的方式打包成连续存储的一维bytes数组,以便于后续调用科大讯飞的相关服务接口。
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